Pandasで他のdfを参照しながら新しい列を作る方法

Question

以下のような2つのデータフレームが与えられたとします。

items

item_id	item_category_id
1	51
2	11
3	42

transactions

|id|item_id|item_num|
|-------|----------------|
| 1 | 3 | 10 |
| 2 | 2 | 9 |
| 3 | 2 | 22 |

ここで　transactions に item_category_id の列を新設したいです。
つまりitem_idの列に対応するitem_category_idを調べながら、列に追加していきたいです。

|id|item_id|item_num| item_category_id |
|-------|----------------|-------------|
| 1 | 3 | 10 | 42 |
| 2 | 2 | 9 | 11 |
| 3 | 2 | 22 | 11|

これを実現する最もスマートな方法は何でしょうか？

以下は私が試したコードですが、異様に計算時間がかかる上、エラーが出ました。

＊＊追記＊＊＊
エラーが起こったのは、DataFrameのindexが異なっているからだったようです。
一度右辺をリストにした後、pd.Seriesにし、さらにpd.concatでDataFrameを結合することで一応、目的は達成しました。

しかしながら、結構時間がかかるので、より良い方法があるのではないかと考えております。
またint()などとしているあたりも鈍重に感じます。

transactions['item_category_id'] =
    [ int(items[items['item_id']==ID]['item_category_id']) for ID in transactions['item_id'].tolist() ]

よろしくお願い致します。

Answer 1

pandas.DataFrame.mergeが使えると思います。

import pandas as pd

items           = pd.DataFrame([[1, 51], [2, 11], [3,42]], columns = ['item_id', 'item_category_id'])
transcations    = pd.DataFrame([[1, 3, 10],[2, 2, 9],[3, 2, 22]], columns = ['id', 'item_id', 'item_num'])

print(items)
"""
   item_id  item_category_id
0        1                51
1        2                11
2        3                42
"""
print(transcations)
"""
   id  item_id  item_num
0   1        3        10
1   2        2         9
2   3        2        22
"""

transcations = pd.merge(transcations, items, how='left', on ='item_id')
print(transcations)
"""
   id  item_id  item_num  item_category_id
0   1        3        10                42
1   2        2         9                11
2   3        2        22                11
"""

参考記事：[Python] pandas データ結合

Comments

[sin_250]

ドンピシャ回答でございます！ありがとうございます。すっきりしました。勉強になりました！